2026년을 맞이하며, 요즘 하는 생각

2026년이 왔습니다.

 

개발자가 된지 3년이 조금 지났지만, 3년동안 느낀것과 시니어 개발자분들께 커피챗을 요청하여 나눈 대화들, 링크드인을 비롯한 각종 개발 커뮤니티와 소식들을 보면 2025년부터 너무 혼란스럽다고 느껴집니다.

 

가장 큰 이유는 AI 라고 생각하는데요, 커피챗에서 시니어 개발자분께서 여태껏 봐온 개발 패러다임중에 가장 크다고 말씀하셨을 정도로 강력한거같습니다.

 

제가 봐온 여러가지 의견을 모아보자면..

- AI로 개발하되 검수를 꼼꼼히 해야한다.

- 스펙 주도 개발이 중심이 되어야 한다.

- 스펙 주도 개발은 말이 안된다.

- AI가 발전하니 개발자가 필요없다.

- AI가 발전하니 프론트엔드 개발자, 백엔드 개발자와 같은 세부 직무가 제품 개발자처럼 한 사람이 다하는 직무로 변할것이다.

  - 위에 더 해서 기획까지 할 것이다.

- 개발자는 더 어려워질것이고, 기획자가 살아남을 것이다.

- 구현은 AI가 해주니 코딩테스트는 필요없다.

- 컴퓨팅 사고능력을 보기 위해 코딩테스트가 더 중요해진다.

- CS의 중요성이 더 커진다.

- 보수적인 회사, 도메인은 AI가 침투하기 어려워 오래 살아남을 것이다. (제조업, 은행권 등)

- AI에 대체되지 않기 위해 무엇을 해야하는지 고민해야한다.

- 무분별한 AI 사용으로 인해 업무가 더 혼란스러워지고 지연된다.

- 코드를 AI가 작성하면 인간이 편하기 위해 만든 아키텍처 구조는 필요없는것이 아닌가?

- Node.js 같은 거대한 오픈소스는 AI로 못만든다.

 

뭐가 맞고 틀리고를 떠나서 이런 말들이 날마다 보이는게 너무 혼란스러운 세상이라는 증거라고 생각합니다.

심지어 지금은 틀려도 AI 발전속도가 너무 빨라서 몇달 후에는 맞는 말이 되는 경우도 있지요.

 

이직준비를 하면서 채용공고와 잡플래닛 면접후기가 맞지 않는 경우를 많이 봤고, AI 때문에 채용 프로세스를 어떻게 해야할지 고민이 된다는 내용의 글도 보고 얘기도 들었습니다.

안그래도 회사들이 다 어려워서 진짜 핏 잘맞는 사람 아니면 채용을 안하는 분위기라고 생각하는데, AI 때문에 더 힘들어진것도 맞는거같습니다.

 

최근 MLOps Pipeline을 60%정도 Claude Code로 만들어보니 느껴지는것이 있습니다. 

1. CS가 더 중요하다.

-> CS를 모르면 기술적으로 최선의 지시를 못내립니다. AI는 문제를 해결하기 위한 수단이지, 문제를 해결하는 사람은 여전히 사람입니다.

2. 검수가 더 힘들다.

-> 본인이 고민하면서 작성한 코드가 아니고, AI는 코드를 한 번에 많이 만들어내기 때문에 검수하는게 힘듭니다. 

내가 AI를 사용해서 만든 코드인데, 내용도 잘 모르고 구조도 모르게 될 확률이 높습니다.

그렇게된다면.. 어떤 문제가 생겼을때 문제의 원인을 파악하는것도 AI에게 맡겨야 하며, 해결하기 위해 어느정도의 시간이 소요될 것인지 대략적으로라도 스스로 판단하지 못해서 AI한테 물어봐야 합니다.

3. 지식의 습득이 굉장히 쉬워졌다.

-> 예전에는 공식문서, 책, 강의를 보고 공부했다면, 지금은 AI에 MCP 같은걸 연결하면 공식문서, 검색결과, 예시코드를 전부 보여주니 지식 습득이 굉장히 쉬워졌습니다.

그리고 "일반적으로 사람들은 이 문제를 어떻게 해결할까" 와 같은 의문도 AI를 통해 어느정도 해소할 수 있습니다.

4. 한 번에 여러 프로젝트를 굉장히 빨리 개발할 수 있다. 하지만 이것 또한 CS를 잘 모르고 검수를 제대로 안하면 AI에 의존할 수 밖에 없는 는 문제가 생기고, 해결하는데에 굉장히 오래 걸린다.

-> 현재 우리가 사용하는 ChatGPT, Claude Code 같은 LLM 기반 AI 에이전트들은 확률기반으로 답변을 생성하기 때문에 무조건 신뢰하면 안되고 할루시네이션이 아직 존재합니다. 이상한 답변을 내놓을때도 있고, 기억이 상실될때도 있습니다. 그래서 이상한 답변을 하면 사람이 길을 잡아줘야합니다. 이게 안되면 혼자 이상한 답변 내놓아서 더 큰 버그가 생길수도 있습니다.

5. 이렇게 AI를 사용해서 개발한다면, 코드 품질은 최소한 내가 작성하는것보다 좋아야 한다. 그래야 내가 검수하기도 편하기 때문이다.

6. 문서가 더 중요하다.

-> AI는 일은 잘하지만 혼자서는 아무것도 못하는 사람에게 일을 시키는것과 같습니다. 그리고 AI에게 어떤 지시를 내렸는지 기록을 다 남겨놔야 팀 내에 이해 부채가 최소화 됩니다. 저는 현재 스펙문서와 Changelog 문서는 항상 만들고 있습니다.

7. 이 기술을 왜썼고, 왜 이방법으로 했는지 더 많은 고민을 해야한다.

-> 창피하게도 이런 생각을 25년들어서부터 많이 했고, 25년 4월에 토스 면접을 봤는데 그때 면접 경험을 통해 각성하게 됐습니다.

이건 AI랑 관련 없는 얘기입니다. 그런데 AI를 쓰면서 내가 아는것보다 더 많은 선택지가 있고, 아무 생각없이 선택했다가는 오버헤드나 문제가 발생할 수도 있기때문에 각각의 선택지를 잘 비교해야 합니다. 지식의 습득도 더 쉬워졌기때문에 더 수월합니다.

 

위에서 서술했다시피 업무로는 MLOps Pipeline을 만들면서, 며칠전부터 업무외적으로 LLM을 장착한 Slack Bot을 Claude Code 100% 사용해서 만들어보고 있습니다.

이렇게 AI로만 개발해보는 이유는 아래와 같습니다.

1. AI 사용법을 익히기 위해

이 패러다임이 왜이렇게 강력한지, 왜 사람들이 이렇게 열광하는지 파악할 필요가 있습니다. 그리고 잘 사용하기 위해 이것저것 시도해봐야 합니다.

제대로 쓰기 시작하면서 토큰 제한이 계속 걸려 Claude Code 사비로 100달러 요금제를 구독하고, Opus모델, Skill, Hook을 사용해보며 어느정도 사용법을 익혔습니다. 서브 에이전트는 글은 많이 봤지만 아직 그렇게 필요한 일은 없어서 사용해보지 않았습니다. MCP는 따로 만들어보기도 했고, context7, fetch, brave search 등 몇가지 사용하고 있습니다.

2. 모델링 코드 작성자가 제가 아니고, 기한이 촉박해서 빨리 파이프라인을 구축해야할 필요가 있습니다. MLOps는 이회사 와서 처음 다뤄보기때문에 잘 아는편이 아니고 혼자 개발합니다.

3. Slack Bot의 경우, 회사에서 사용하는 문서 툴이 Google Docs/SpreadSheet..., Notion, Confluence(+Jira) 로 굉장히 파편화되어 있어 생기는 불편함을 해소하고자 만들어보고 있는 것입니다. 이것은 제가 업무 외적으로 회사 구성원의 편의성을 위해 개발해보는 것이므로 혹시나 문제가 생긴다면 사용하지 못합니다. 회사에 말은 해뒀지만 정규 태스크가 아니니까요. 그래서 PoC 느낌으로 빠르게 개발해보고려는 목적을 달성하기 위해 AI를 적극적으로 사용하고 있습니다.

 

이렇게 개발자가 문제 해결을 위해 개발할때 더 수월하게 진행할 수 있는게 장점인듯 합니다.

 

한편으로는, 최근 Node.js와 V8 엔진 작동 원리에 대해 궁금해져서 내부 코드를 AI로 분석하며 공부를 해봤습니다.

https://github.com/MCprotein/tech-docs

그런데 AI로 분석을 시켜도 코드를 직접 안보니까 흐름이 잘 이해되지 않는 부분이 생기더라구요.

그래서 C++ 공부도 조금씩 했습니다.

C++ 공부를 하다보니 이런 저수준 언어에 매력을 느끼고 좀더 공부해보고 싶은 마음이 생겼는데, 남들 다 AI 활용 방법 공부하고 개발하는데 나만 이런거 하고 있는거같아 고민이 많이 됐습니다.

개인적으로 직접 코드 치면서 os도 구현해보고 싶은데, 직접 코드 치는게 이제는 좋은 방법이 아닌거같습니다.

 

chatgpt(gpt3 기반)가 처음 나왔을때만해도 할루시네이션때문에 장난감 수준이였고, 이미지와 영상 생성도 못써먹을 수준이였는데 어느새 이렇게 성능이 무시할 수 없을 정도로 올라와버렸습니다.

 

앞으로 개발자들의 운명은 어떻게 될것인지 궁금하네요.

모두에게 어려운 시기인듯 합니다.